iterrows() と itertuples() の違い

iterrows()

• 戻り値: 各行を (インデックス, Series) のタプルとして返す
• 速度: 比較的遅い
• 使い方: 各行を Series として操作したい場合に便利

出力例

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'accession_id': ['A001', 'A002'],
    'type': ['RNASeq', 'ChIPSeq'],
    'experimental_fact': ['["fact1", " fact2 "]', '["fact3", " \'fact4\' "]']
})

for index, row in df.iterrows():
    print(index, row['accession_id'], row['type'], row['experimental_fact'])

出力:

0 A001 RNASeq ["fact1", " fact2 "]
1 A002 ChIPSeq ["fact3", " 'fact4' "]

itertuples()

• 戻り値: 各行を namedtuple または普通のタプルとして返す（namedtuple がデフォルト）
• 速度: 比較的速い
• 使い方: 各行をタプルとして操作したい場合に便利

出力例

for row in df.itertuples():
    print(row.Index, row.accession_id, row.type, row.experimental_fact)

出力:

0 A001 RNASeq ["fact1", " fact2 "]
1 A002 ChIPSeq ["fact3", " 'fact4' "]

違いのまとめ

• パフォーマンス: itertuples() の方が iterrows() よりも速い
• 戻り値の形式: iterrows() は (インデックス, Series) のタプルを返し、itertuples() はタプル（デフォルトでは namedtuple）を返す
• 使い勝手: iterrows() は各行を Series として操作できるため、列名でアクセスしやすいが、itertuples() はタプルとして操作するため、より軽量

具体的な用途やパフォーマンス要件に応じて、どちらを使うか選ぶと良い。